在数字化时代，从纸质文档或电子文档中高效提取结构化数据已成为许多领域的迫切需求。无论是学术研究、数据分析，还是企业文档管理，一个强大且易用的文档解析工具都能极大提升工作效率。MinerU（GitHub链接[1]）作为 OpenDataLab 开发的一款开源工具，以其高精度、多功能和用户友好的特性，为纸媒文档解析提供了一站式解决方案。
MinerU 是什么？
MinerU 是一款专注于高质量数据提取的开源工具，旨在将多种文档格式转换为机器可读的结构化数据。它支持包括PDF、Word 文档（.doc 和 .docx）、PowerPoint 演示文稿（.ppt 和 .pptx）以及图像（.jpg 和 .png）在内的多种输入格式，并能将内容高效转换为Markdown和JSON等格式。无论是学术论文、商业报告还是幻灯片演示，MinerU 都能帮助用户轻松提取文本、表格、图像和公式等内容。
核心功能
MinerU 本身没有什么特别之处，它就是一个强大的"缝合怪"，采集众人之所长。
它主要靠底层的PDF-Extract-Kit的强大模型能力，包括布局检测模型、公式检测、公式识别、OCR等底层模型能力。然后对后处理做了一些工作。其主要特点如下：
• 高精度内容提取
MinerU 基于 PDF-Extract-Kit 工具包，集成了先进的模型，能够精准提取文档中的文本、图像和表格等元素，确保输出的内容完整且一致。
• 增强的文本与公式识别
通过集成 PP-OCRv4_server_rec_doc 等技术，MinerU 在文本识别上表现出色，支持多语言（如中文、日文）及特殊字符。此外，它还能通过 unimernet 模型改进公式解析，特别适合处理学术或技术文档。
• 灵活的布局识别
借助最新的 doclayout_yolo 模型，MinerU 能够准确识别文档的复杂布局，保留原始结构，适用于格式多样的纸质文档。• 可定制性强
用户可以通过配置文件自定义公式分隔符，或利用 MinerU 的“可组合阶段”（Composable Stages）设计个性化的数据处理流程，满足特定需求。
使用体验
MinerU 在易用性上也下足了功夫。对于非技术用户，MinerU 桌面版提供了无需编码的直观界面，只需几步操作即可完成文档解析。而对于开发者或高级用户，MinerU 支持在线使用或本地部署，并可通过 API 调用集成到现有工作流程中。这种灵活性使其适用于从个人用户到企业团队的广泛群体。
使用CPU快速体验
1. 安装magic-pdf
最新版本国内镜像源同步可能会有延迟，请耐心等待.
conda create -n mineru 'python=3.12' -y
conda activate mineru
pip install -U "magic-pdf[full]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple2. 下载模型权重文件
详细参考 如何下载模型文件[2]3. 修改配置文件以进行额外配置
完成2. 下载模型权重文件步骤后，脚本会自动生成用户目录下的magic-pdf.json文件，并自动配置默认模型路径。 您可在【用户目录】下找到magic-pdf.json文件。
支持二次开发
• 基于模型的阅读顺序 • 正文中目录、列表识别 • 表格识别 • 标题分级 • 正文中代码块识别 • 化学式识别 • 几何图形识别
功能澄清
阅读顺序基于模型对可阅读内容在空间中的分布进行排序，在极端复杂的排版下可能会部分区域乱序
不支持竖排文字
目录和列表通过规则进行识别，少部分不常见的列表形式可能无法识别
代码块在layout模型里还没有支持
漫画书、艺术图册、小学教材、习题尚不能很好解析
表格识别在复杂表格上可能会出现行/列识别错误
在小语种PDF上，OCR识别可能会出现字符不准确的情况（如拉丁文的重音符号、阿拉伯文易混淆字符等）
部分公式可能会无法在markdown中渲染
应用场景
MinerU 的多功能性使其在多个领域大放异彩：
• 学术与研究：从学术论文中提取数据，用于构建语料库或支持机器学习模型训练。 • 企业应用：将报告、合同等文档转换为结构化数据，便于管理和分析。 • 技术开发：作为基础工具，支持文档翻译、问答系统或智能助手等应用开发。
总结
MinerU 是一款集高精度、易用性和高性能于一体的纸媒文档解析工具。其开源特性（可在 GitHub 上访问：MinerU[3]）不仅让用户免费获取，还能通过社区贡献不断完善。无论您是需要解析复杂学术文档，还是处理日常办公文件，MinerU 都能提供高效、可靠的解决方案，成为您数字化工作流程中的得力助手。
